Anthropic modela el impacto de la IA: oficinas tocadas, oficios manuales al alza

La empresa detrás de Claude ha publicado un ejercicio económico que dibuja cómo podría cambiar el empleo si la inteligencia artificial sigue avanzando al ritmo actual. La conclusión que más llama la atención: en los escenarios más agresivos la economía crecería con fuerza, pero los sueldos de los llamados trabajadores del conocimiento —oficinas, despachos, redacciones— se quedarían atrás, mientras aumentaría la demanda de oficios manuales. Lo cuenta Xataka a partir del estudio de Anthropic.

Qué es exactamente el estudio

No es una predicción, y la propia compañía insiste en ello. Se trata de una herramienta llamada Econ Scenario Explorer que permite mover cinco palancas —capacidades del modelo, nivel de adopción, grado de autonomía, ganancia de productividad y tiempo que tarda una persona en cambiar de empleo— y ver qué tipo de economía resulta de cada combinación. Es un simulador, no una bola de cristal.

A partir de ahí, Anthropic destaca tres escenarios: modesto, sustancial y extremo.

Los tres escenarios y sus números

• Modesto: el PIB de Estados Unidos en 2030 sería un 1,6% superior al que habría sido sin IA.
• Sustancial: la IA podría hacer alrededor de la mitad del trabajo de oficina y la mayoría de esas tareas de forma autónoma, aunque no se adoptase en todas. El PIB quedaría un 8,3% por encima y la economía crecería al doble de su ritmo habitual. Los salarios de ingenieros, abogados, perfiles financieros, enfermeros o periodistas se estancarían mientras suben otros.
• Extremo: la IA supera a las personas en la mayoría de tareas cognitivas y apenas aparecen nuevas tareas intelectuales reservadas a humanos. El PIB estadounidense sería un 32,4% mayor, hasta 44,4 billones de dólares, con un crecimiento anual del 15%, suficiente para duplicar la economía cada 4,5 años. A cambio, los salarios de los trabajadores del conocimiento caerían más de un 10% y su desempleo se dispararía.

Es la paradoja central del ejercicio: una economía que funciona muy bien en el agregado puede funcionar muy mal para una parte concreta de quienes trabajan en ella.

Quién se queda la tarta

El estudio incluye un dato que explica el problema de fondo. Hoy, aproximadamente el 60% de cada dólar producido en Estados Unidos acaba en rentas del trabajo y el 40% en rentas del capital: empresas y propietarios de los activos. En el escenario extremo la proporción se invierte, con un 45,2% para el trabajo y un 54,8% para el capital. Aunque la economía crezca un tercio, los ingresos laborales totales apenas se mueven, porque buena parte de la riqueza la generan centros de datos, modelos y máquinas. El debate deja de ser cómo generar crecimiento y pasa a ser cómo repartirlo.

El trasvase hacia los oficios

Si hacen falta menos programadores o menos agentes de atención telefónica, esas personas tendrían que buscar hueco en ocupaciones menos expuestas. Anthropic pone dos ejemplos explícitos, electricista y enfermero, y la lógica se extiende a fontanería, carpintería o construcción: una IA puede diseñar infraestructuras, pero alguien tiene que montarlas físicamente.

Ahí está la gran laguna que la propia compañía reconoce. El modelo no incluye robots avanzados capaces de realizar tareas manuales. Los oficios quedan protegidos por defecto porque se asume que la IA trabaja con datos y no con objetos. Si la llamada IA física llega a cuajar, el impacto alcanzaría por igual al cuello blanco y al cuello azul. No es ciencia ficción remota: ya hay fabricantes mostrando humanoides guiados por modelos de mundo capaces de moverse sin control remoto.

Qué espera la gente

Anthropic encuestó en agosto a 10.980 estadounidenses y pasó sus respuestas por el mismo modelo. La expectativa típica se parecía al escenario sustancial: una economía en torno a un 10% mayor en 2030 y un desempleo cercano al 5%. Solo una de cada diez personas apuntaba al escenario extremo.

Los datos reales que maneja la compañía también son menos dramáticos. Su índice económico, que analiza miles de tareas realizadas a diario con Claude, sigue viendo una mezcla de automatización y de ampliación de capacidades humanas. En una encuesta de junio, un 10% de los usuarios creía probable perder su empleo en los doce meses siguientes, cifra que subía bastante cuando se les preguntaba por sus compañeros más junior. Otros actores del sector, como OpenAI con su idea de un becario de investigación automatizado para 2028, sostienen calendarios igualmente optimistas sobre las capacidades futuras.

Cómo leerlo

Conviene tomar el ejercicio por lo que es. El modelo no contempla respuestas políticas, ciclos económicos, crisis financieras ni riesgos catastróficos, y simplifica un número enorme de variables. Sirve para ordenar el debate y poner cifras sobre la mesa, no para saber qué pasará en 2030. Pero la pregunta que deja planteada —cómo se reparte el crecimiento si el capital se queda con más de la mitad— es de las que no se resuelven con una actualización de modelo.